在 Pandas 中，你可以使用 fillna() 方法并将另一整列作为参数传递给它。假设你有一个 DataFrame df，并且你想用列 B 的值来填充列 A 中的 NaN 值。你可以这样做：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, np.nan, 4, np.nan],
    'B': [5, 6, 7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 用列 B 的值填充列 A 中的 NaN 值
df['A'] = df['A'].fillna(df['B'])

print(df)

这段代码会输出：

     A  B
0  1.0  5
1  2.0  6
2  7.0  7
3  4.0  8
4  9.0  9

在这个例子中，df['A'] 中的 NaN 值被 df['B'] 中对应位置的值填充了。